1.基本概念 **线性回归（Linear Regression）**是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。 2.特点 优点：结果具有很好的可解释性（w直观表达了各属性在预测中的重要性），计算熵不复杂。 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 3.自己实现的线性回归 3.1 简单线性回归 1.利用最小二乘法得到的系数 2.用简答随机数模拟的方法来搭建简单线性回归 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x =

https://dreamlife.blog.csdn.net/article/details/121316795

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matlab特征点代码断言：利用挤压激励和残留网络进行反欺骗 该存储库包含用于重现我们Interspeech 2019论文的核心结果的代码： 如果您发现该代码很有用，请引用 @article{lai2019assert, title={ASSERT: Anti-Spoofing with Squeeze-Excitation and Residual neTworks}, author={Lai, Cheng-I and Chen, Nanxin and Villalba, Jes{\'u}s and Dehak, Najim}, journal={arXiv preprint arXiv:1904.01120}, year={2019} } 抽象的 我们将向JHU的系统提交ASVspoof 2019挑战赛的内容：挤压激励和残留网络（ASSERT）进行反欺骗。 自ASVspoof Challenges揭幕以来，反欺骗已引起越来越多的关注，而ASVspoof 2019致力于解决来自以下三种主要类型的攻击：文本到语音，语音转换和重播。 ASSERT建立在先前有关深度神经网络（DNN）的研究

这是一个命令行环境的五子棋程序。使用了minimax算法。 除了百度各个棋型的打分方式，所有代码皆为本人所撸。本程序结构与之前的井字棋、黑白棋一模一样。 有一点小问题，没时间弄了，就这样吧。 一、效果图 （略） 二、完整代码 from functools import wraps import time import csv ''' 五子棋 Gobang 作者：hhh5460 时间：20181213 ''' #1.初始化棋盘 #------------ def init_board(): ''' 初始化棋盘 棋盘规格 15*15 如下所示： board = [[. .

介绍两个JAVA语言开源的JSON对比工具。 1，对于单元测试对比JSON，可使用文档中第一个工具集。 2，对于API响应JSON数据，需要对比时使用文档中第二个工具集，可以指定忽略噪声字段，比较强大。 不废话：https://github.com/kvnxiao/jsonequals 使用至今，发现对JsonArray的顺序是必须判断的，需要自定义修改。

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